Як укараніць штучны інтэлект у свой бізнес

Штучны інтэлект — гэта не магія. Гэта набор інструментаў, працоўных працэсаў і звычак, якія, калі іх аб'яднаць, ціха робяць ваш бізнес хутчэйшым, разумнейшым і, што дзіўна, больш чалавечным. Калі вы задаваліся пытаннем, як укараніць штучны інтэлект у свой бізнес, не патануўшы ў жаргоне, вы ў патрэбным месцы. Мы распрацуем стратэгію, абярэм правільныя выпадкі выкарыстання і пакажам, дзе ўпісваюцца кіраванне і культура, каб усё гэта не хісталася, як трохногі стол.

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Найлепшыя інструменты штучнага інтэлекту для малога бізнесу ў краме AI Assistant Store
Адкрыйце для сябе неабходныя інструменты штучнага інтэлекту, якія дапамогуць малому бізнесу аптымізаваць штодзённыя аперацыі.

🔗 Найлепшыя інструменты платформы хмарных тэхналогій для кіравання бізнесам: Выбар з мноства
Азнаёмцеся з вядучымі хмарнымі платформамі штучнага інтэлекту для больш разумнага кіравання і росту бізнесу.

🔗 Як запусціць кампанію ў галіне штучнага інтэлекту
Даведайцеся пра ключавыя крокі і стратэгіі для запуску ўласнага паспяховага стартапа ў галіне штучнага інтэлекту.

🔗 Інструменты штучнага інтэлекту для бізнес-аналітыкаў: найлепшыя рашэнні для павышэння эфектыўнасці.
Палепшыце аналітычную прадукцыйнасць з дапамогай перадавых інструментаў штучнага інтэлекту, распрацаваных для бізнес-аналітыкаў.

Як укараніць штучны інтэлект у свой бізнес ✅

Пачынаецца ўсё з бізнес-вынікаў , а не з назваў мадэляў. Ці можам мы скараціць час апрацоўкі заказаў, павялічыць канверсію, паменшыць адток кліентаў або паскорыць запыты прапаноў на паўдня... і гэтак далей?
Ён паважае рызыку , выкарыстоўваючы простую, агульную мову для рызык і кантролю штучнага інтэлекту, таму юрыдычная частка не адчуваецца як злачынец, а прадукт не адчуваецца як скаваны ў кайданкі. Перамагае лёгкая структура. Глядзіце шырока цытаваную NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) для прагматычнага падыходу да надзейнага штучнага інтэлекту. [1]
Гэта надае першараднае значэнне дадзеным. Чыстыя, добра кіраваныя дадзеныя пераўзыходзяць разумныя падказкі. Заўсёды.
Гэта спалучае ў сабе стварэнне і куплю. Таварныя магчымасці лепш набываць; звычайна ствараюцца ўнікальныя перавагі.
Гэта арыентавана на людзей. Павышэнне кваліфікацыі і камунікацыя са зменамі — вось сакрэтны інгрэдыент, які прапускаюць слайды.
Гэта ітэратыўны працэс. Вы прапусціце першую версію. Гэта нармальна. Перафармулюйце, перавучыце, пераразгарніце.

Кароткі анекдот (часта сустракаемая схема): каманда падтрымкі з 20-30 чалавек пілотна працуе над чарнавікамі адказаў з дапамогай штучнага інтэлекту. Агенты кантралююць сітуацыю, спецыялісты па праверцы якасці штодня правяраюць вынікі, і на працягу двух тыдняў каманда мае агульную мову для тону і кароткі спіс падказак, якія «проста працуюць». Ніякіх гераічных дзеянняў — толькі пастаяннае ўдасканаленне.

Кароткі адказ на пытанне, як укараніць штучны інтэлект у свой бізнес : 9-крокавая дарожная карта 🗺️

Выберыце адзін важны сцэнар выкарыстання.
Імкніцеся да чагосьці вымернага і бачнага: сартаванне электроннай пошты, атрыманне рахункаў-фактур, запісы аб званках па продажах, пошук ведаў або дапамога ў прагнозах. Кіраўнікі, якія звязваюць штучны інтэлект з рэдызайнам працоўнага працэсу, атрымліваюць большы ўплыў на прыбытак, чым тыя, хто спрабуе гэта зрабіць самастойна. [4]
Загадзя вызначце поспех.
Выберыце ад 1 да 3 паказчыкаў, якія можа зразумець чалавек: час, зэканомлены на задачу, вырашэнне праблемы з першага кантакту, павелічэнне канверсіі або меншая колькасць эскалацый.
Складзіце карту працоўнага працэсу
. Апішыце шлях «да» і «пасля». Дзе дапамагае штучны інтэлект, а дзе вырашаюць людзі? Пазбягайце спакусы аўтаматызаваць кожны крок за адзін раз.
Праверка гатоўнасці дадзеных.
Дзе знаходзяцца дадзеныя, каму яны належаць, наколькі яны чыстыя, што з'яўляецца канфідэнцыйным, што трэба маскіраваць або фільтраваць? Рэкамендацыі брытанскага ICO практычныя для ўзгаднення штучнага інтэлекту з абаронай дадзеных і справядлівасцю. [2]
Выбірайце паміж купляй і распрацоўкай
: гатовыя рашэнні для агульных задач, такіх як рэфераванне або класіфікацыя; карыстальніцкія рашэнні для ўласніцкай логікі або канфідэнцыйных працэсаў. Вядзіце журнал рашэнняў, каб не судзіцца паўторна кожныя два тыдні.
Кіруйце мякка і загадзя.
Выкарыстоўвайце невялікую рабочую групу па адказным штучным інтэлекце для папярэдняй праверкі выпадкаў выкарыстання на прадмет рызык і дакументавання мер па змяншэнні рызык. Прынцыпы АЭСР — гэта надзейная палярная зорка для прыватнасці, надзейнасці і празрыстасці. [3]
Пілотнае выпрабаванне з рэальнымі карыстальнікамі
. Ценявы запуск з невялікай камандай. Вымярэнне, параўнанне з базавым узроўнем, збор якасных і колькасных водгукаў.
Укараненне ў працу.
Дадайце маніторынг, цыклы зваротнай сувязі, рэзервовыя метады і апрацоўку інцыдэнтаў. Перамясціце навучанне ў пачатак чаргі, а не ў адставанне.
Маштабуйце старанна.
Пашырайцеся на сумежныя каманды і падобныя працоўныя працэсы. Стандартызуйце падказкі, шаблоны, наборы ацэнак і гульнявыя дапаможнікі, каб выйграць больш.

Параўнальная табліца: распаўсюджаныя параметры штучнага інтэлекту, якія вы будзеце выкарыстоўваць 🤝

Недасканаласць наўмысна. Цэны змяняюцца. Некаторыя каментарыі ўключаны, таму што, ну, людзі.

Інструмент / Платформа	Асноўная аўдыторыя	Прайс-стадыён	Чаму гэта працуе на практыцы
ChatGPT або падобнае	Агульны персанал, падтрымка	за працоўнае месца + дадатковыя льготы	Нізкае трэнне, хуткая ацэнка; выдатна падыходзіць для рэзюмэ, чарнавікоў, пытанняў і адказаў
Microsoft Copilot	Карыстальнікі Microsoft 365	дадатковае месца	Жыве там, дзе людзі працуюць — электронная пошта, дакументы, Teams — памяншае пераключэнне кантэксту
Штучны інтэлект Google Vertex	Каманды па дадзеных і машынным навучанні	на аснове выкарыстання	Моцныя мадэльныя аперацыі, інструменты ацэнкі, карпаратыўны кантроль
AWS Bedrock	Каманды платформы	на аснове выкарыстання	Выбар мадэлі, узровень бяспекі, інтэграцыя ў існуючы стэк AWS
Служба Azure OpenAI	Каманды распрацоўшчыкаў прадпрыемстваў	на аснове выкарыстання	Карпаратыўныя элементы кіравання, прыватныя сеткі, адпаведнасць патрабаванням Azure
Сумесны пілот GitHub	Інжынерыя	на месца	Менш націсканняў клавіш, лепшыя праверкі кода; не магія, але карысна
Клод/іншыя памочнікі	Работнікі інтэлектуальнай працы	за месца + выкарыстанне	Доўгакантэкстныя разважанні для дакументацыі, даследаванняў, планавання - дзіўна ліпкія
Zapier/Make + ШІ	Аперацыі і рэвізіі	шматузроўневы + выкарыстанне	Злучэнне для аўтаматызацыі; падключэнне CRM, паштовай скрыні, табліц з дапамогай крокаў штучнага інтэлекту
Notion AI + вікі	Аперацыйныя аперацыі, маркетынг, PMO	дадатковае абсталяванне на кожнае месца	Цэнтралізаваныя веды + рэзюмэ са штучным інтэлектам; незвычайна, але карысна
DataRobot/Databricks	Арганізацыі, якія займаюцца навукай аб дадзеных	цэнаўтварэнне для прадпрыемстваў	Комплексны жыццёвы цыкл машыннага навучання, кіраванне і інструменты разгортвання

Дзіўныя інтэрвалы наўмысна. Такое жыццё ў электронных табліцах.

Паглыбленае апусканне 1: Дзе ўпершыню трапляе штучны інтэлект — выпадкі выкарыстання па функцыях 🧩

Падтрымка кліентаў: адказы з дапамогай штучнага інтэлекту, аўтаматычная пазнака, выяўленне намераў, пошук ведаў, інструктаж па тоне. Агенты кантралююць сітуацыю, вырашаюць памежныя выпадкі.
Продажы: нататкі аб званках, прапановы па працы з пярэчаннямі, рэзюмэ кваліфікацыі лідаў, аўтаматычная персаналізаваная інфармацыя, якая не гучыць як рабатызаваная... спадзяюся.
Маркетынг: чарнавікі кантэнту, стварэнне планаў SEO, рэзюмэ канкурэнтнай інфармацыі, тлумачэнні эфектыўнасці кампаній.
Фінансы: аналіз рахункаў-фактур, папярэджанні аб анамаліях выдаткаў, тлумачэнні адхіленняў, менш загадкавыя прагнозы грашовых патокаў.
Аддзел кадраў і навучання і развіцця: чарнавікі апісанняў пасад, рэзюмэ адбору кандыдатаў, індывідуальныя планы навучання, пытанні і адказы па пытаннях палітыкі.
Прадукт і інжынерыя: падсумаванне спецыфікацый, прапанова кода, стварэнне тэстаў, аналіз журналаў, аналіз інцыдэнтаў пасля іх.
Юрыдычная служба і адпаведнасць патрабаванням: вылучэнне пунктаў, трыяж рызык, картаграфаванне палітык, аўдыты з дапамогай штучнага інтэлекту з вельмі выразным зацвярджэннем чалавекам.
Аперацыі: прагназаванне попыту, планаванне змен, маршрутызацыя, сігналы аб рызыцы пастаўшчыкоў, трыяж інцыдэнтаў.

Калі вы выбіраеце свой першы выпадак выкарыстання і вам патрэбна дапамога з ухваленнем, абярыце працэс, які ўжо мае дадзеныя, рэальны кошт і адбываецца штодня. Не штоквартальна. Не калі-небудзь.

Паглыбленае апусканне 2: Гатоўнасць дадзеных і ацэнка — непрывабная аснова 🧱

Уявіце сабе штучны інтэлект як вельмі пераборлівага стажора. Ён можа бліскаць акуратнымі ўводамі, але будзе галюцынаваць, калі вы дасце яму скрынку з чэкамі. Прыдумайце простыя правілы:

Гігіена дадзеных: стандартызацыя палёў, выдаленне дублікатаў, пазначэнне канфідэнцыйных слупкоў, уладальнікаў тэгаў, усталяванне захавання.
Палажэнне аб бяспецы: у выпадку канфідэнцыйнага выкарыстання захоўвайце дадзеныя ў воблаку, уключыце прыватную сетку і абмяжуйце захоўванне журналаў.
Наборы ацэнак: захавайце 50–200 рэальных прыкладаў для кожнага выпадку выкарыстання, каб ацаніць дакладнасць, паўнату, праўдзівасць і тон.
Зваротная сувязь з чалавекам: дадайце поле для ацэнкі адным пстрычкай мышы і каментарыяў у любы момант, калі з'яўляецца штучны інтэлект.
Праверка дрэйфу: пераацэньвайце штомесяц або пры змене падказак, мадэляў або крыніц дадзеных.

Для фарміравання рызык агульная мова дапамагае камандам спакойна абмяркоўваць надзейнасць, тлумачальнасць і бяспеку. NIST AI RMF прапануе добраахвотную, шырока выкарыстоўваную структуру для балансавання даверу і інавацый. [1]

Паглыбленае апусканне 3: Адказны штучны інтэлект і кіраванне — няхай гэта будзе лёгка, але рэальна 🧭

Вам не патрэбны сабор. Вам патрэбна невялікая рабочая група з выразна акрэсленымі шаблонамі:

Увод сцэнарыяў выкарыстання: кароткі агляд з мэтай, дадзенымі, карыстальнікамі, рызыкамі і паказчыкамі поспеху.
Ацэнка ўздзеяння: вызначэнне ўразлівых карыстальнікаў, прадказальнае злоўжыванне і меры па змякчэнні наступстваў перад запускам.
Чалавек у цыкле: вызначэнне межаў прыняцця рашэнняў. Дзе чалавек павінен праверыць, ухваліць або адмяніць?
Празрыстасць: пазначайце дапамогу штучнага інтэлекту ў інтэрфейсах і камунікацыі з карыстальнікамі.
Апрацоўка інцыдэнтаў: хто расследуе, хто мае зносіны, як адкаціцца назад?

Рэгулятары і органы па стандартызацыі прапануюць практычныя апоры. Прынцыпы АЭСР падкрэсліваюць надзейнасць, бяспеку, празрыстасць і ўдзел чалавека (у тым ліку механізмы перавызначэння) на працягу ўсяго жыццёвага цыклу, што з'яўляецца карысным крытэрыем для адказнага разгортвання. [3] Брытанскае ICO публікуе аперацыйныя рэкамендацыі, якія дапамагаюць камандам узгадніць штучны інтэлект з абавязацельствамі па справядлівасці і абароне дадзеных, а таксама інструменты, якія прадпрыемствы могуць выкарыстоўваць без вялікіх выдаткаў. [2]

Паглыбленае апусканне 4: Кіраванне зменамі і павышэнне кваліфікацыі — вырашальнае значэнне 🤝

Штучны інтэлект ціха дае збой, калі людзі адчуваюць сябе выключанымі або безабароннымі. Замест гэтага зрабіце наступнае:

Апавяданне: растлумачце, чаму з'яўляецца штучны інтэлект, яго перавагі для супрацоўнікаў і меры бяспекі.
Мікратрэнінг: 20-хвілінныя модулі, прывязаныя да канкрэтных задач, пераўзыходзяць працяглыя курсы.
Чэмпіёны: набярыце ў кожную каманду некалькі першых энтузіястаў і дазвольце ім правесці кароткія прэзентацыі.
Агароджы: апублікаваць зразумелы дапаможнік па дапушчальным выкарыстанні, апрацоўцы дадзеных і падказках, якія рэкамендуюцца ў параўнанні з забароненымі.
Вымярайце ўпэўненасць: праводзьце кароткія апытанні да і пасля ўкаранення, каб знайсці прабелы і адаптаваць свой план.

Анекдот (яшчэ адна распаўсюджаная заканамернасць): аддзел продажаў тэстуе нататкі аб званках і падказкі па апрацоўцы пярэчанняў з дапамогай штучнага інтэлекту. Прадстаўнікі захоўваюць права ўласнасці на план уліковага запісу; менеджэры выкарыстоўваюць агульныя фрагменты кода для навучання. Перамога не ў «аўтаматызацыі», а ў больш хуткай падрыхтоўцы і больш паслядоўным наступным выкананні.

Паглыбленае апусканне 5: Будаваць супраць купляць - практычная рубрыка 🧮

Купляйце , калі магчымасці ўжо таварныя, пастаўшчыкі рухаюцца хутчэй за вас, а інтэграцыя зразумелая. Прыклады: рэзюмэ дакументаў, напісанне электронных лістоў, агульная класіфікацыя.
Стварвайце , калі логіка звязана з вашым ровам: запатэнтаваныя дадзеныя, спецыфічныя для дамена разважанні або канфідэнцыйныя працоўныя працэсы.
Змешвайце пры наладжванні на платформе пастаўшчыка, але захоўвайце партатыўнасць падказак, набораў ацэнак і дапрацаваных мадэляў.
Эканамічны кошт: выкарыстанне мадэлі зменлівае; дамаўляйцеся аб узроўнях аб'ёмаў і ўстанаўлівайце папярэджанні аб бюджэце загадзя.
План пераключэння: захавайце абстракцыі, каб вы маглі змяніць пастаўшчыкоў без шматмесячнага перапісвання.

Згодна з нядаўнім даследаваннем McKinsey, арганізацыі, якія атрымліваюць трывалую каштоўнасць, перапрацоўваюць працоўныя працэсы (не проста дадаюць інструменты) і ўскладаюць на вышэйшае кіраўніцтва адказнасць за кіраванне штучным інтэлектам і змены аперацыйнай мадэлі. [4]

Падрабязны агляд 6: Вымярэнне рэнтабельнасці інвестыцый — што адсочваць, рэалістычна 📏

Зэканомлены час: хвіліны на задачу, час вырашэння, сярэдні час апрацоўкі.
Павышэнне якасці: дакладнасць у параўнанні з базавым узроўнем, скарачэнне колькасці пераробак, дэльты NPS/CSAT.
Прапускная здольнасць: задачы/чалавек/дзень, колькасць апрацаваных заявак, адпраўленыя фрагменты кантэнту.
Рызыкавая сітуацыя: пазначаныя інцыдэнты, паказчыкі перавызначэння, выяўленыя парушэнні доступу да дадзеных.
Укараненне: штотыднёвая актыўнасць карыстальнікаў, паказчыкі адмоваў, колькасць запытаў на паўторнае выкарыстанне.

Два рынкавыя сігналы, якія дапамогуць вам заставацца сумленнымі:

Укараненне рэальнае, але ўплыў на ўзроўні прадпрыемства патрабуе часу. Па стане на 2025 год ~71% апытаных арганізацый паведамляюць аб рэгулярным выкарыстанні штучнага інтэлекту як мінімум у адной функцыі, аднак большасць не бачаць істотнага ўплыву на прыбытак да выплаты працэнтаў і працэнтаў на ўзроўні прадпрыемства — гэта сведчыць аб тым, што дысцыплінаванае выкананне мае большае значэнне, чым разрозненыя пілотныя праекты. [4]
Існуюць схаваныя перашкоды. Ранняе ўкараненне можа прывесці да кароткатэрміновых фінансавых страт, звязаных з парушэннямі адпаведнасці патрабаванням, неналежнымі вынікамі або выпадкамі прадузятасці, перш чым выгады пачнуць прыносіць карысць; плануйце гэта ў бюджэтах і мерах кантролю рызык. [5]

Парада па метадзе: па магчымасці праводзьце невялікія A/B-тэсты або паэтапныя ўкараненні; запісвайце базавыя паказчыкі на працягу 2–4 тыдняў; выкарыстоўвайце просты ацэначны ліст (дакладнасць, паўната, пэўнасць, тон, бяспека) з 50–200 рэальнымі прыкладамі для кожнага выпадку выкарыстання. Захоўвайце стабільнасць тэставага набору на працягу ітэрацый, каб вы маглі аднесці выгады да ўнесеных вамі змен, а не да выпадковага шуму.

Зручны для чалавека план ацэнкі і бяспекі 🧪

Залаты набор: захоўвайце невялікі, старанна адабраны набор рэальных заданняў. Ацэньвайце вынікі па карыснасці і шкодзе.
Чырвонае камандаванне: наўмыснае стрэс-тэставанне на наяўнасць джейлбрэйкаў, прадузятасці, ін'екцый або ўцечкі дадзеных.
Падказкі Guardrail: стандартызацыя інструкцый па бяспецы і фільтраў кантэнту.
Эскалацыя: спрасціць перадачу чалавеку з захаваннем кантэксту.
Журнал аўдыту: захоўвайце ўваходныя дадзеныя, вынікі і рашэнні для падсправаздачнасці.

Гэта не лішняе. Прынцыпы NIST AI RMF і OECD прапануюць простыя схемы: агляд, ацэнка, вырашэнне задач і маніторынг — па сутнасці, кантрольны спіс, які дазваляе праектам утрымлівацца ў межах нормы, не запавольваючы каманды. [1][3]

Культурны твор: ад пілотаў да аперацыйнай сістэмы 🏗️

Фірмы, якія маштабуюць штучны інтэлект, не проста дадаюць інструменты — яны набываюць форму штучнага інтэлекту. Кіраўнікі мадэлююць штодзённае выкарыстанне, каманды пастаянна вучацца, а працэсы пераасэнсоўваюцца з улікам штучнага інтэлекту, а не з-за яго прывязкі да іншых элементаў.

Заўвага: культурнае адкрыццё часта надыходзіць, калі кіраўнікі перастаюць пытацца: «Што можа зрабіць мадэль?» і пачынаюць пытацца: «Які этап у гэтым працоўным працэсе павольны, ручны або схільны да памылак — і як нам яго перапрацаваць з дапамогай штучнага інтэлекту і людзей?» Вось тады і перамога ўскладняецца.

Рызыкі, выдаткі і нязручнасці 🧯

Схаваныя выдаткі: пілотныя праекты могуць маскіраваць сапраўдныя выдаткі на інтэграцыю — ачыстка дадзеных, кіраванне зменамі, інструменты маніторынгу і цыклы перападрыхтоўкі складаюцца. Некаторыя кампаніі паведамляюць пра кароткатэрміновыя фінансавыя страты, звязаныя з парушэннямі адпаведнасці патрабаванням, няправільнымі вынікамі або выпадкамі прадузятасці, перш чым пачаць дзейнічаць. Плануйце гэта рэалістычна. [5]
Празмерная аўтаматызацыя: калі занадта рана пазбавіць людзей ад этапаў, дзе важна меркаванне, якасць і давер могуць рэзка знізіцца.
Прывязка да пастаўшчыка: пазбягайце жорсткага кадавання пад асаблівасці аднаго пастаўшчыка; захоўвайце абстракцыі.
Канфідэнцыяльнасць і справядлівасць: выконвайце мясцовыя рэкамендацыі і дакументуйце свае меры па змякчэнні наступстваў. Інструментарый ICO зручны для каманд з Вялікабрытаніі і з'яўляецца карысным арыенцірам у іншых месцах. [2]

Чэкліст « Як укараніць штучны інтэлект у пілотны/прадукцыйны кантрольны спіс вашага бізнесу» 🧰

Часта задаваныя пытанні: кароткія парады па ўкараненні штучнага інтэлекту ў ваш бізнес 💬

Пытанне: Ці патрэбна нам вялікая каманда спецыялістаў па аналізу дадзеных для пачатку?
Адказ: Не. Пачніце з гатовых памочнікаў і лёгкіх інтэграцый. Зарэзервуйце спецыялізаваных спецыялістаў па машынным навучанні для карыстальніцкіх выпадкаў выкарыстання з высокай каштоўнасцю.

Пытанне: Як пазбегнуць галюцынацый?
Адказ: Атрыманне інфармацыі з давераных ведаў, абмежаваных падказак, набораў ацэнак і кантрольных пунктаў, устаноўленых чалавекам. Таксама трэба дакладна вызначыць патрэбны тон і фармат.

Пытанне: А як наконт адпаведнасці?
Адказ: Прытрымлівайцеся прызнаных прынцыпаў і мясцовых рэкамендацый і захоўвайце дакументацыю. NIST AI RMF і прынцыпы OECD забяспечваюць карысную структуру; UK ICO прапануе практычныя кантрольныя спісы для абароны дадзеных і справядлівасці. [1][2][3]

Пытанне: Як выглядае поспех?
Адказ: Адна бачная перамога ў квартале, якая замацоўваецца, актыўная сетка чэмпіёнаў і стабільнае паляпшэнне некалькіх асноўных паказчыкаў, на якія сапраўды звяртаюць увагу кіраўнікі.

Ціхая сіла складанага разліку перамагае 🌱

Вам не патрэбны нейкі шэдэўр. Вам патрэбныя карта, ліхтарык і звычка. Пачніце з аднаго штодзённага працоўнага працэсу, наладзьце каманду на простым кіраванні і зрабіце вынікі бачнымі. Захоўвайце свае мадэлі і падказкі партатыўнымі, дадзеныя чыстымі, а людзей навучанымі. Затым зрабіце гэта зноў. І зноў.

Калі вы гэта зробіце, укараненне штучнага інтэлекту ў ваш бізнес перастане быць страшнай праграмай. Гэта стане часткай руцінных аперацый — такіх як кантроль якасці або бюджэтаванне. Можа, менш гламурна, але значна больш карысна. І так, часам метафары будуць змешанымі, а панэлі кіравання будуць бруднымі; гэта нармальна. Працягвайце. 🌟

Бонус: шаблоны для капіявання і ўстаўкі 📎

Кароткі апісанне выпадку выкарыстання

Праблема:
Карыстальнікі:
Дадзеныя:
Межа рашэння:
Рызыкі і меры па змякчэнні наступстваў:
Паказчык поспеху:
План запуску:
Кадэнцыя агляду:

Шаблон падказкі

Роля:
Кантэкст:
Задача:
Абмежаванні:
Выхадны фармат:
Прыклады некалькіх стрэлаў:

Спасылкі

[1] NIST. Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF).
чытаць далей

[2] Упраўленне інфармацыйнага камісара Вялікабрытаніі (ICO). Кіраўніцтва па штучным інтэлекце і абароне дадзеных.
чытаць далей

[3] АЭСР. Прынцыпы штучнага інтэлекту.
чытаць далей

[4] McKinsey & Company. Стан штучнага інтэлекту: як арганізацыі перабудоўваюцца, каб атрымаць каштоўнасць
чытаць далей

[5] Reuters. Большасць кампаній церпяць фінансавыя страты, звязаныя з рызыкамі, пры ўкараненні штучнага інтэлекту, паказвае апытанне EY.
чытаць далей

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас

Назад да блога

Краіна/рэгіён